基于自适应关节权重和插值小波的体感动作评价方法研究

发布时间：2019-11-27 01:33

【摘要】：在农业虚拟教学、农村智能安防、自然人机交互以及医疗康复工程等应用领域方面,体感动作相似度评价具有广阔的应用前景。所谓体感动作相似度是由体感动作采集、动作数据预处理与动作相似度计算三部分组成。其中,体感动作采集是在相应软硬件环境中记录人体动作数据,而动作数据预处理则是对动作数据进行格式变换、降噪等处理,之后的动作相似度计算是在上一步的基础上,通过计算参考动作序列与对比动作序列的距离,获得两个动作序列的相似度评价。为此,本文主要研究从深度摄像头提取的基于人体骨架结构的体感动作序列与模板库中的参考动作序列的相似度评价方法,为其进一步应用奠定基础。本文提出了一套基于人体骨架结构的体感动作相似度评价方法,以动作序列数据预处理和相似度评价为核心,并在此基础上研发了一套应用于农村公共文化的原型系统。具体研究内容如下：(1)动作序列数据的预处理。本文提出了基于Faber-Schauder插值小波与均值滤波结合的降噪方法,通过构造自适应插值基函数实现动作数据的降噪,并对其收敛性进行证明。定义在巴拿赫空间的插值小波具有运算速度快、边界效应小和数据保留完整等优点,但是其插值特性在保留运动细节的同时也保留了部分噪声。本文方法利用插值小波的插值特性,能够较好的还原剧烈动作的细节,并通过均值滤波降低插值特性所保留的部分噪声,在对动作数据降噪的同时对细节动作有较好的保留,提高动作数据的降噪效果。此外,Faber-Schauder基函数具有较小的支撑区间,能够有效的提高计算效率。通过选用不同类型的动作加入不同类型的噪声对该方法进行仿真,实验结果表明,对于大部分动作都能有较稳定的降噪效果,并且对于无规律且较剧烈的动作,本文方法较其他对比方法有较好的降噪效果。(2)基于自适应关节权重的DTW动作相似度评价方法。该方法首先对参考动作序列和对比动作序列分别进行分段,选择每段动作序列中运动较剧烈的关节,对其分配更高权重,其余关节平均分配权重；然后将具有关节权重的关节方向级联四元数作为特征向量,基于DTW方法计算两段动作序列之间的距离；最后为了验证该方法对动作评价的准确度,实验采用K近邻方法对动作进行分类,使用分类准确率作为动作评价准确度的指标。实验结果表明,该方法具有较高的分类准确率,对大部分动作都能有较好的区分,并且能够适应一些较为相似的动作。(3)基于插值小波关键帧提取的动作相似度评价方法。本文首先基于多尺度Faber-Schauder插值小波和区间插值小波对参考动作的关节四元数的时间序列分量分别提取运动剧烈程度较高的帧作为关键帧；然后合并四组关键帧,设置阈值剔除相似度较高的关键帧；最后通过DTW方法对参考动作和对比动作进行匹配,得到对比动作序列的关键帧,将两组关键帧的平均距离归一化后得到动作相似度评分。由于插值小波多尺度特性能够根据运动的剧烈程度从不同尺度提取关键帧,对运动更剧烈的部分进行更加精细的计算,进而实现更为准确的运动序列相似度评价。实验结果表明,该方法具有较高的分类准确率,能够较好的实现动作相似度评价。(4)自适应关节权重的插值小波关键帧提取的动作相似度评价方法。自适应关节权重的DTW动作相似度评价方法针对人体骨架结构特性对动作特征进行改进,而基于插值小波关键帧提取的动作相似度评价方法则针对动作的时序特征进行改进,这两种改进方法属于在不同维度针对动作特征进行改进,因此本文将这两种方法进行融合,采用插值小波提取动作序列的关键帧,通过DTW对参考动作序列与对比动作序列进行匹配,在匹配时采用自适应关节权重的方法计算两个动作帧的距离,最后将匹配的关键帧之间的平均距离归一化后作为动作相似度评分。实验结果表明,将自适应关节权重的DTW动作相似度评价方法与基于插值小波关键帧提取的动作相似度评价方法结合后,能够获得比单一使用这两种方法更高的分类准确率。(5)基于动作相似度评价的原型系统及其在农村公共文化中的应用。本文基于自适应关节权重的插值小波关键帧提取的动作相似度评价方法,搭建了一套面向农村公共文化服务的体感交互应用系统。该系统以农村公共文化为背景,选用流行的广场舞音乐及其舞蹈为题材,利用华硕Xtion实时捕捉人体动作数据,用户模仿虚拟角色的标准舞蹈动作进行跳舞,该系统对用户的动作进行实时评价。相比传统广场舞的方式,该系统可以让用户得到自身舞蹈动作的评价,具有较强互动性和较高沉浸感。此外,该系统属于数字化产品,其创作内容能够快速的共享和重复利用,并根据用户的需求进行快速更新。
【学位授予单位】：中国农业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41

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